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Enregistrement W4307457851 · doi:10.1111/nph.18579

Nonsymbiotic legumes are more invasive, but only if polyploid

2022· article· en· W4307457851 sur OpenAlexafffund
Zoe A. Parshuram, Tia L. Harrison, Anna K. Simonsen, John R. Stinchcombe, Megan E. Frederickson

Notice bibliographique

RevueNew Phytologist · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRhizobiaMutualism (biology)BiologyPolyploidPloidySymbiosisNicheEcologyRange (aeronautics)Evolutionary biologyPhenotypic plasticityBotanyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Both mutualism and polyploidy are thought to influence invasion success in plants, but few studies have tested their joint effects. Mutualism can limit range expansion when plants cannot find a compatible partner in a novel habitat, or facilitate range expansion when mutualism increases a plant's niche breadth. Polyploids are also expected to have greater niche breadth because of greater self-compatibility and phenotypic plasticity, increasing invasion success. For 847 legume species, we compiled data from published sources to estimate ploidy, symbiotic status with rhizobia, specificity on rhizobia, and the number of introduced ranges. We found that diploid species have had limited spread around the globe regardless of whether they are symbiotic or how many rhizobia partners they can host. Polyploids, by contrast, have been successfully introduced to many new ranges, but interactions with rhizobia constrain their range expansion. In a hidden state model of trait evolution, we also found evidence of a high rate of re-diploidization in symbiotic legume lineages, suggesting that symbiosis and ploidy may interact at macroevolutionary scales. Overall, our results suggest that symbiosis with rhizobia limits range expansion when legumes are polyploid but not diploid.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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